AUC的局限体现在它是一个全局均值,如果我们要优化的是hit@1, dcg3这种强调局部的指标,则两者可能不一致;AUC只能用于二分类;AUC并不能应对严重的数据不平衡,如1:99这种,此时ROC会有突变的陡峭截面,使得其对数量少的样本不敏感,经验上AUC在平衡比例在1:5 以内的样本上都可以有不错表现。 5 PR Curve, AUPR AU...
上图中,蓝色区域与红色区域的重叠部分不多,所以可以看到ROC曲线距离左上角很近。 但是,当蓝色区域与红色区域基本重叠时,ROC曲线就和接近y=x这条线了。 综上两个图,如果我们想要用ROC来评估分类器的分类质量,我们就可以通过计算AUC(ROC曲线下的面积)来评估了,这就是AUC的目的。 其实,AUC表示的是正例排在负例...
将模型检测结果的 TPR (Sensitivity) 作为横坐标,FPR (1 - Specificity) 作为纵坐标,画到笛卡尔坐标系中,即可得到类似与如下的曲线: ROC-AUC 直观上理解,其实就是当下图中的蓝线(阈值)从紫色面积的最右边逐渐移到红色部分的最左边时,产生的曲线: ROC Curve Explained 其中的道理是,通过阈值的选择可以让模型对正...
上图中,蓝色区域与红色区域的重叠部分不多,所以可以看到ROC曲线距离左上角很近。 但是,当蓝色区域与红色区域基本重叠时,ROC曲线就和接近y=x这条线了。 综上两个图,如果我们想要用ROC来评估分类器的分类质量,我们就可以通过计算AUC(ROC曲线下的面积)来评估了,这就是AUC的目的。 其实,AUC表示的是正例排在负例...
AUC就是衡量学习器优劣的一种性能指标。AUC可通过对ROC曲线下各部分的面积求和而得。AUC的优势，AUC的...
理解AUC数值和ROC曲线 来自: 苏格拉底大王(I am serious with Socrates.) 组长 2022-01-04 16:02:17 https://youtu.be/4jRBRDbJemM The plot on the left shows the distributions of predictors for the two outcomes, and the plot on the right shows the ROC curve for these distributions. The ...
然而，当我们要深入到模型的微妙之处，ROC曲线和AUC值的魔力显现。AUC犹如一面镜子，反映出模型区分正负样本的如丝般流畅，其数值越接近1，证明模型的区分能力越强，远超随机猜测的水准。阈值的智慧与聚类的抉择 在聚类世界，轮廓系数如尺子，测量的是模型的紧凑度与分离度，数值越高，聚类效果越佳。
Understanding AUC - ROC Curve https://towardsdatascience.com/understanding-auc-roc-curve-68b2303cc9c5 ROC Curves and Area Under the Curve (AUC) Explained https://www.youtube.com/watch?v=OAl6eAyP-yo Understanding Confusion Matrix https://towardsdatascience.com/understanding-confusion-matrix-a9ad...
于是 Area Under roc Curve(AUC) 就出现了。顾名思义, AUC的值就是处于 ROC curve 下方的那部分面 积的大小。通常, AUC的值介于 0.5 到 1.0 之间,较大的 AUC代表了较好的 performance 。 好了,到此为止,所有的前续介绍部分结束,下面进入本篇帖子的主题:AUC的计算方法总结。最直观的,根据 AUC这个名称,...
所以接下来定义ROC曲线下的面积为AUROC(Area Under the ROC Curve),大部分时候简写为AUC。 好的模型更向左上凸,所以曲线下面积也就更大,AUC也就更大。 所以就可以通过比较N个模型的AUC的大小来方便地比较它们的分类效果。另外,随机模型的AUC是对角线下的面积,即0.5。所以任何合理的模型的AUC都应该大于0.5。